nirajmehta960/SavVio

# SavVio 一个由人工智能驱动的财务倡导工具，旨在弥合电子商务与个人理财之间的差距。SavVio 充当“财务受托人”，根据用户的实时财务状况和产品的实际效用，评估用户是否应该进行购买。 ## 项目概述 SavVio 是一个全面的 MLOps 项目，它将实时产品数据与敏感的财务流相结合，提供负责任的对话式购物指导。与专注于最大化转化率的传统购物助手不同，SavVio 基于以下因素评估购买行为： - **财务健康**：用户的收入、支出、储蓄和债务义务。 - **产品效用**：对产品规格和实际用途的分析。 - **可负担性指标**：计算出的可自由支配预算和剩余效用分数。 系统在用户完成购买前提供绿灯/黄灯/红灯推荐。 ## 在线部署（生产环境） | 组件 | 状态 | 服务 | URL | |------|------|------|-----| | 前端 UI | 运行中 | React / Vite / Tailwind | [https://savvio-ai-ebw2ryzjkq-ue.a.run.app](https://savvio-ai-ebw2ryzjkq-ue.a.run.app) | | 推理 API | 运行中 | FastAPI / uvicorn | [https://savvio-backend-api-ebw2ryzjkq-ue.a.run.app](https://savvio-backend-api-ebw2ryzjkq-ue.a.run.app) | | 模型注册表 | 运行中 | MLflow / GCS | [https://savvio-ai-mlflow-ebw2ryzjkq-ue.a.run.app](https://savvio-ai-mlflow-ebw2ryzjkq-ue.a.run.app) | | 数据管道 | 活跃 | Airflow / Postgres | [http://34.26.252.164:8080](http://34.26.252.164:8080/) | | 可观测性 | 健康 | Grafana Cloud | [SavVio 监控仪表板](https://nirajmehta2410.grafana.net/d/savvio-monitoring-v1/savvio-e28094-api-and-inference-monitoring) | ## 技术实现 ### 1. 数据管道编排 数据管道由运行在 GCE 上的 Apache Airflow 管理，负责： - 自动摄取财务和产品数据集。 - 使用 Spark 和 Pandas 进行数据清洗和标准化。 - 对财务比率和评论进行特征工程与情感分析。 - 使用 DVC 进行数据版本化，并存储在 Google Cloud SQL 和 GCS 中。 ### 2. 模型开发与训练 平台采用复杂的 ML 管道： - **XGBoost 分类器**：基于历史财务结果训练，用于预测购买可行性。 - **Optuna 优化**：自动超参数调优以确保模型最佳性能。 - **偏差检测**：集成指标用于检测并缓解不同人群切片中的偏差。 - **实验追踪**：通过 MLflow 完整记录血统和性能。 ### 3. 推理与决策逻辑 系统采用三层决策引擎以确保受托责任： - **确定性层**：强制执行严格预算和应急资金护栏的权威财务规则。 - **ML 层**：识别消费者行为中风险模式的概率评分。 - **生成层**：OpenRouter LLM（默认：Gemini 2.0 Flash）用于对话式解释，由代码级护栏验证。 ### 4. 监控与可观测性 持续监控确保系统保持可靠与准确： - **系统指标**：通过 Prometheus 和 Grafana 实时跟踪 API 延迟和吞吐量。 - **模型漂移**：使用 Evidently AI 进行漂移检测，识别性能衰减。 - **数据质量**：通过 Great Expectations 进行模式与异常监控。 ## 项目结构 ``` SavVio/ ├── data_pipeline/ # Data ingestion and preprocessing ├── model_pipeline/ # ML model training and evaluation ├── deployment/ # Inference API, Frontend, and Monitoring │ ├── api/ # FastAPI service │ ├── frontend/ # React web application │ ├── monitoring/ # Prometheus and Grafana configuration ├── infrastructure/ # Terraform and GCP configuration └── .github/workflows/ # CI/CD pipeline definitions ``` ## 技术栈 | 类别 | 使用的工具 | |------|-----------| | 云平台 | Google Cloud Platform (GCP) | | 基础设施 | Terraform, Docker | | 后端 | FastAPI (Python) | | 前端 | React, Vite, Tailwind CSS | | 编排 | Apache Airflow | | ML 框架 | XGBoost, Scikit-learn, Optuna | | 可观测性 | Prometheus, Grafana, Evidently AI | | 数据库 | PostgreSQL (Cloud SQL) | | 版本控制 | Git, DVC | ## 本地设置 ### 1. 克隆仓库 ``` git clone https://github.com/nirajmehta960/SavVio.git cd SavVio ``` ### 2. 通过 Docker Compose 启动完整栈（推荐） 同时启动 Postgres、API 和前端： ``` cp .env.example .env # fill in DB_USER, DB_PASSWORD, DB_NAME, OPEN_ROUTER_API_KEY docker compose up --build # 前端: http://localhost:8501 # API: http://localhost:8080 # API 文档: http://localhost:8080/docs ``` ### 3. 仅运行 API（不使用 Docker） ``` python -m venv .venv && source .venv/bin/activate pip install -e savviocore pip install -r deployment/requirements.txt cp .env.example .env # fill in DB_* and OPEN_ROUTER_API_KEY export $(grep -v '^#' .env | xargs) ./deployment/api/run_api.sh ``` ### 4. 仅运行前端（不使用 Docker） ``` cd deployment/frontend bun install # or: npm install bun run dev # or: npm run dev # 代理 /api → http://localhost:3500 (参见 vite.config.ts) ``` **注意**：这是一个学术项目。本 README 反映了已完成的技术工作。

标签：AI驱动, Apache Airflow, Apex, API集成, AV绕过, CI/CD自动化, DLL 劫持, FastAPI, Google Cloud Platform, MLflow, MLOps, React, SEO: AI金融推荐, SEO: 智能消费建议, SEO: 财务健康评分, Syscalls, Tailwind CSS, Vite, 个人理财, 产品效用分析, 剩余效用评分, 可支配预算, 可观测性, 大语言模型, 实时金融, 数据清洗, 数据管道, 机器学习, 测试用例, 消费推荐引擎, 漂移检测, 生产部署, 电商, 监控仪表板, 确定性规则, 绿色黄色红色指示灯, 自定义请求头, 请求拦截, 负责任的购物指导, 财务健康评估, 财务托管, 软件工程, 金融倡导